我要评论周赛第199场20200726
5472. 重新排列字符串
题目描述1
给你一个字符串 s 和一个 长度相同 的整数数组 indices 。
请你重新排列字符串 s ，其中第 i 个字符需要移动到 indices[i] 指示的位置。
返回重新排列后的字符串。
示例 1：
输入：s = "codeleet", indices = [4,5,6,7,0,2,1,3]
输出："leetcode"
解释：如图所示，"codeleet" 重新排列后变为 "leetcode" 。
Solution1
class Solution {
public String restoreString(String s, int[] indices) {
char[] a = s.toCharArray();
char[] b = new char[s.length()];
int n = s.length();
for(int i = 0; i < n; i++){
b[indices[i]] = a[i];
}
return String.valueOf(b);
}
}
5473. 灯泡开关 IV
题目描述2
房间中有 n 个灯泡，编号从 0 到 n-1 ，自左向右排成一行。最开始的时候，所有的灯泡都是 关 着的。
请你设法使得灯泡的开关状态和 target 描述的状态一致，其中 target[i] 等于 1 第 i 个灯泡是开着的，等于 0 意味着第 i 个灯是关着的。
有一个开关可以用于翻转灯泡的状态，翻转操作定义如下：
选择当前配置下的任意一个灯泡（下标为 i ）
翻转下标从 i 到 n-1 的每个灯泡
翻转时，如果灯泡的状态为 0 就变为 1，为 1 就变为 0 。
返回达成 target 描述的状态所需的 最少 翻转次数。
示例 ：
输入：target = "10111"
输出：3
解释：初始配置 "00000".
从第 3 个灯泡（下标为 2）开始翻转 "00000" -> "00111"
从第 1 个灯泡（下标为 0）开始翻转 "00111" -> "11000"
从第 2 个灯泡（下标为 1）开始翻转 "11000" -> "10111"
至少需要翻转 3 次才能达成 target 描述的状态
输入：target = "101"
输出：3
解释："000" -> "111" -> "100" -> "101".
输入：target = "00000"
输出：0
输入：target = "001011101"
输出：5
Solution2
- 每次看当前位和前面位不一样，就增加一次
class Solution {
public int minFlips(String target) {
int n = target.length();
int res = 0;
for(int i = 1; i < n; i++){
if(target.charAt(i) != target.charAt(i-1)){
res++;
}
}
if(target.charAt(0) == '1'){
res++;
}
return res;
}
}
- 用status记录当前状态，和target不一样就增加次数
class Solution {
public int minFlips(String target) {
char[] a = target.toCharArray();
int res = 0;
int status = 0;
for(char ch : a){
if(status != ch - '0'){
res++;
status ^= 1;//与1异或：0变1,1变0
}
}
return res;
}
}
5474. 好叶子节点对的数量
题目描述3
给你二叉树的根节点 root 和一个整数 distance 。
如果二叉树中两个 叶 节点之间的 最短路径长度 小于或者等于 distance ，那它们就可以构成一组 好叶子节点对 。
返回树中 好叶子节点对的数量 。
示例：
输入：root = [1,2,3,null,4], distance = 3
输出：1
解释：树的叶节点是 3 和 4 ，它们之间的最短路径的长度是 3 。这是唯一的好叶子节点对。
输入：root = [1,2,3,4,5,6,7], distance = 3
输出：2
解释：好叶子节点对为 [4,5] 和 [6,7] ，最短路径长度都是 2 。但是叶子节点对 [4,6] 不满足要求，因为它们之间的最短路径长度为 4 。
输入：root = [7,1,4,6,null,5,3,null,null,null,null,null,2], distance = 3
输出：1
解释：唯一的好叶子节点对是 [2,5] 。
输入：root = [100], distance = 1
输出：0
输入：root = [1,1,1], distance = 2
输出：1
提示：
tree的节点数在[1, 2^10]范围内。- 每个节点的值都在
[1, 100]之间。1 <= distance <= 10
Solution3
参考 https://www.bilibili.com/video/BV1Up4y1i711?p=4
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode() {}
* TreeNode(int val) { this.val = val; }
* TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
* this.val = val;
* this.left = left;
* this.right = right;
* }
* }
*/
class Solution {
int ans = 0;
public int countPairs(TreeNode root, int distance) {
if(root == null) return 0;
dfs(root, distance);
return ans;
}
public int[] dfs(TreeNode root, int distance){
//dis[i]代表，到当前节点距离为i的叶子节点的数量
int[] dis = new int[distance];
if(root == null) return dis;
if(root.left == null && root.right == null){
//是叶子节点
dis[0] = 1;
return dis;
}
int[] left = dfs(root.left, distance);
int[] right = dfs(root.right, distance);
for(int i = 0; i <= distance - 2; i++){
for(int j = 0; i + j + 2 <= distance; j++){
//所有满足的方案数
//x---left-+1-node-+1-right---y
// i+1+1+j<=distance说明是一条合法的路径。左边选一条，右边选一条，所以二者相乘。
ans += left[i] * right[j];
}
}
//更新,向上传
for(int i = 1; i < distance; i++){
//当前节点距离为i的叶子节点的数量 = 距离left距离为i-1的数量 + 距离right距离为i-1的数量
dis[i] = left[i-1] + right[i-1];
}
return dis;
}
}
5462. 压缩字符串 II
题目描述4
行程长度编码 是一种常用的字符串压缩方法，它将连续的相同字符（重复 2 次或更多次）替换为字符和表示字符计数的数字（行程长度）。例如，用此方法压缩字符串 “aabccc” ，将 “aa” 替换为 “a2” ，“ccc” 替换为` “c3” 。因此压缩后的字符串变为 “a2bc3” 。
注意，本问题中，压缩时没有在单个字符后附加计数 ‘1’ 。
给你一个字符串 s 和一个整数 k 。你需要从字符串 s 中删除最多 k 个字符，以使 s 的行程长度编码长度最小。
请你返回删除最多 k 个字符后，s 行程长度编码的最小长度 。
示例 1：
输入：s = "aaabcccd", k = 2
输出：4
解释：在不删除任何内容的情况下，压缩后的字符串是 "a3bc3d" ，长度为 6 。最优的方案是删除 'b' 和 'd'，这样一来，压缩后的字符串为 "a3c3" ，长度是 4 。
示例 2：
输入：s = "aabbaa", k = 2
输出：2
解释：如果删去两个 'b' 字符，那么压缩后的字符串是长度为 2 的 "a4" 。
示例 3：
输入：s = "aaaaaaaaaaa", k = 0
输出：3
解释：由于 k 等于 0 ，不能删去任何字符。压缩后的字符串是 "a11" ，长度为 3 。
提示：
- 1 <= s.length <= 100
- 0 <= k <= s.length
- s 仅包含小写英文字母
Solution
参考：https://www.bilibili.com/video/BV1Up4y1i711?p=5
class Solution {
public int getLengthOfOptimalCompression(String s, int k) {
int n = s.length();
//dp[i][j]：前i个字符（从1开始编号）删除了j个字符之后对应的压缩字符串的最小长度
int[][] dp = new int[n+1][k+1];
//初始化
for(int i = 0; i <= n; i++){
for(int j = 0; j <= k; j++){
dp[i][j] = Integer.MAX_VALUE / 2;
}
}
dp[0][0] = 0;
for(int i = 1; i <= n; i++){
for(int j = 0; j <= k && j <= i; j++){
if(j > 0){
//删除第i个字符，不考虑第i个字符的[一整段]
dp[i][j] = dp[i-1][j-1];
}
int same = 0;//和第i个字符相同字符的个数
int diff = 0;//和第i个字符不同的字符的个数
//枚举i0:一整段开头的前一个位置，[i0+1,i]是[一整段]
for(int i0 = i; i0 >= 1; i0--){
if(s.charAt(i0-1) == s.charAt(i-1)){
same++;
}else{
diff++;
}
if(diff <= j){
//min(dp[i0][j-X]+Y)
//X:和s[i]不同的字符个数
//Y：和s[i]相同的字符压缩后的长度
dp[i][j] = Math.min(dp[i][j], dp[i0-1][j-diff] + calc(same));
}else{
break;
}
}
}
}
int res = Integer.MAX_VALUE;
for(int j = 0; j <= k; j++){
res = Math.min(res, dp[n][j]);
}
return res;
}
public int calc(int x){
if(x == 1){
return 1;
}
if(x < 10){
return 2;
}
if(x < 100){
return 3;
}
return 4;
}
}
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